大数据是正确的数据吗？

凭借其海量的结构化和非结构化数据，大数据被用于各个领域以获得洞察力并为决策提供信息。 以下部分概述了不同行业如何利用大数据。

在医疗保健领域，大数据可改善患者护理、降低成本并推动研究向前发展。
金融业利用大数据来检测欺诈活动、评估风险并做出明智的投资决策。
营销人员使用大数据来更深入地了解消费者行为和偏好，提供更有针对性的广告，并提供个性化的客户体验。
教育业也受益于大数据，因为它有助于提高学生的学习成绩和个性化学习体验。

由于几个关键原因，大数据的需求量很大。

增加数据量

由于物联网、社交媒体和移动设备等技术的兴起，每天都会产生越来越多的数据，因此越来越需要工具和技术来分析和理解所有这些数据。

改进决策

通过分析大量数据，企业可以获得有价值的见解并做出更明智的决策，从而带来多种好处，例如提高效率、提高客户满意度和增强竞争力。

创新进步

企业可以通过数据分析发现新的模式和趋势，从而推动其行业的创新和进步。

监管要求

出于监管目的，一些企业必须收集和分析大量数据。 监控交易是否存在欺诈或洗钱迹象是一项至关重要的任务，可以通过利用大数据大大促进这一任务。

最终，从庞大而复杂的数据集中提取价值的需求主要推动了对大数据的需求。 提取的信息用于为决策提供信息、推动创新和加速进步。

大数据并不是没有挑战。 最大的问题与企业决定如何处理大型数据集有关。 企业同时使用所有数据创建庞大、复杂的解决方案。 不幸的是，这通常包括不可靠的数据和对任务无用的操作数据。 结果，这些企业最终会因为无法产生预期的结果，有时甚至是错误的结果而感到沮丧。 最终，这意味着对业务运营几乎没有影响，也没有投资回报。

由于高额投资，公司觉得有义务不加质疑地使用他们所有的数据。 因此，他们没有将目的和正确的数据联系起来，同时也没有执行有效的优先级排序。 据 Gartner 称，分析专家围绕数据面临的最重大挑战是数据素养、衡量我们提供的商业价值和数据战略。

如果一家公司难以理解其数据，它如何才能正确地确定要完成的工作的优先级？ 就数据做出有效的决策涉及退后一步并规划当前情况。 这需要在采取行动之前进行计划。 拥有正确的产品思维方式将帮助您回答三个简单的问题，这些问题对于制定成功的良好战略至关重要。 首先，我们为什么要这样做？ 第二，它提供什么价值？ 第三，我们要帮助谁？ 一旦您能回答这些问题，您就会明白什么能为您的数据操作带来价值，以及您应该如何确定优先级。

有了适当的策略，就可以更轻松地确定您需要哪些数据集和数据规模。 在这种情况下，重要的是无论规模如何，您都知道您正在选择正确的数据。 此外，当策略明确时，就很容易确定将精力集中在何处。

大型数据集可能会有所帮助，因为它们比小型数据集提供更准确和全面的见解。 有了更多的数据，就可以识别在较小的数据集中可能不明显的趋势、模式和关系。 此外，大数据集可以帮助做出更准确的预测，例如未来对产品的需求或客户进行购买的可能性。 此外，大数据集可以支持流程优化，例如供应链管理和资源分配。 一般来说，大数据集可以帮助行业做出更明智的决策、提高效率并获得竞争优势。

有时，获得正确数据的方法是缩小数据集的规模，甚至选择不同的来源。 为了说明这一点，我们可以参考世界杯期间的一场内部比赛。 参与者必须预测一场比赛的比分。 在比赛中取得进一步进步的人决定不使用之前比赛结果提供的整个数据集。 当被问及为什么答案是数据素养时。 这些参赛者解释说，足球队的球员经常在比赛之间更换，如果球队不一样，我们就不能依靠历史数据作为参考。 确定比赛结果的最有效方法是利用每个球员的个人结果数据集。 以此为基础，参赛者可以更可靠地推测球队的表现。 这向我们展示了两个关键点：首先，理解主题可以帮助您确定哪些数据与您的分析相关。 第二点涉及批判性思维。 如果提供的数据集不足以得出最准确的结果，则不同的数据集会更好。 关键不是使用所有数据，而是选择“正确”的数据。 为了确定我们是否拥有正确的数据，我们还必须考虑数据是否无偏差、多样化，以及是否分析了任何可能的异常值。

总而言之，公司需要意识到管理大数据的挑战，例如数据素养、衡量业务价值和制定清晰的数据战略。 成功使用大数据取决于企业清楚地了解目的、选择正确的数据并有效地确定优先级。 此外，清晰的策略有助于确定所需数据集的大小。 这将有助于将精力集中在正确的领域，以提取有价值的见解并推动业务影响。

最终，重要的不是您需要多少数据，而是您可以使用正确的数据发现的见解。 如果您对如何进行有疑问，CI&T 随时为您提供帮助，并拥有从头到尾为您提供支持的专业知识。 我们可以使用数据进行评估以确定您的成熟度水平，并帮助您制定可行的策略。 有了适当的战略，我们熟练的专业人员将帮助您实现目标。

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